ОБЗОР/ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Дмитрий Швецов
Интеллектуальные системы хранения данных в АСУ ТП В статье рассмотрены современные системы архивации данных в АСУ ТП, наиболее часто используемые СУБД и соответствующие аппаратные платформы. Описаны принципы построения многоуровневых систем сбора и архивации данных, агрегации и «горячего» резервирования.
42
Рынок систем диспетчерского управления и сбора данных (SCADA) является одним из самых быстро растущих рынков систем контроля в мире. Возрастающая потребность в модернизации электроэнергетической, водораспределительной и водоочистительной инфраструктур будет способствовать расширению данного рынка в странах Западной Европы и Северной Америки в течение нескольких следующих лет. В России, на Ближнем Востоке, в Африке, странах Азиатско-Тихоокеанского региона и Латинской Америки благодаря инвестициям в строительство новой инфраструктуры нефтегазовой отрасли, электроэнергетики, водообеспечения и обработки сточных вод также будет наблюдаться рост рынка систем SCADA. Согласно результатам нового исследования глобальной консалтинговой компании Frost & Sullivan «Стратегический анализ мирового рынка систем SCADA», в 2009 году выручка этого рынка составила 4623,1 млн долл., а к 2016 году, по прогнозам, она достигнет 7074,1 млн долл. Исследование охватывает конечных потребителей систем АСУ ТП: нефтегазовую отрасль, электроэнергетику, водообеспечение и водоочистку, автомобилестроение и транспортный сектор, а также другие отрасли, в которых используются такие системы заводского уровня (производство продуктов питания и напитков, фармацевтическая, химическая и целлюлозно-бумажwww.cta.ru
ная промышленность). В число проанализированной в этом исследовании продукции входят также программное обеспечение для АСУ ТП и АСУП, компьютерное оборудование и IT-услуги. В настоящее время, чтобы оставаться конкурентоспособными, производители во всех отраслях промышленности должны уметь контролировать свои производственные процессы оптимальным образом. Программное обеспечение (ПО), применяемое в АСУ ТП, позволяет осуществлять визуализацию всего предприятия в режиме реального времени. Современные технологии дают возможность корректировать настройки параметров технологических процессов с целью достижения оптимального состояния независимо от применяемого программного продукта. Оптимизация управления производством в реальном времени невозможна без анализа предыдущих событий и статистики производственных процессов, которые позволяют персоналу чётко и быстро определять, что пошло правильно или неправильно на предыдущем цикле производства. Оперативные данные об изменении параметров одной переменной могут дать весьма ценную информацию и повлиять на качество процесса в целом. Как правило, для осуществления анализа данных необходимо несколько производственных циклов, чтобы можно было судить об оптимальности тех или иных параметров. Чтобы провести анализ всех процессов, © СТА-ПРЕСС
необходимо иметь данные о состоянии и работе всех исполнителей в момент производства. В данном случае требуются приложения для архивации и анализа данных всех производственных процессов. Для этих целей многие производители прикладного программного обеспечения АСУ ТП предлагают системы хранения исторических данных, предназначенные для записи в реальном времени или по мере необходимости больших объёмов значений параметров, полученных в процессе производства. Как правило, большие объёмы данных требуется собирать во время запуска производства продукции и зачастую в те моменты, когда в силу различных причин ожидаются отклонения в технологии или в штатном режиме работы оборудования. Эта информация должна быть записана и сохранена точно и своевременно. Решение такой задачи не под силу классическим «коробочным» системам баз данных (БД). Помимо всего прочего для построения информационной системы требуются тщательный подбор серверной платформы (выбор серверной ОС и СУБД) и выбор платформ для клиентских рабочих мест. При выборе СУБД необходимо принимать во внимание следующие факторы: ● максимальное число пользователей, одновременно обращающихся к базе; ● характеристики клиентского ПО; ● аппаратные компоненты сервера; ● серверную операционную систему; ● уровень квалификации персонала. СТА 4/2011